画期的な開発として、日本の大分大学と製薬会社エーザイ株式会社は、アルツハイマー病（AD）の根本的な病理学的因子である脳内のアミロイドベータ（Aβ）の蓄積を予測するように設計された世界初の機械学習モデルを発表した。
この革新的なモデルは、ブレスレットのセンサーから収集されたデータを活用し、生物学的データとライフスタイルデータを使用して脳内の Aβ 蓄積を簡単に監視します。
早期診断の課題に対する解決策
認知症の60％以上を占めるアルツハイマー病は、脳内にAβが徐々に蓄積するのが特徴である。このプロセスは、臨床症状が現れる約 20 年前に始まります。
この喫緊の課題に対し、Aβを標的とした治療薬の開発が進められ、日本ではヒト化抗可溶性凝集型Aβモノクローナル抗体が承認された。
このような薬剤の有効性は、軽度の認知障害を持つ個人における Aβ 蓄積の早期発見、理想的には症状の発症前に左右されます。脳内の Aβ 蓄積の特定は、陽電子放射断層撮影法 (アミロイド PET) や脳脊髄液分析 (脳脊髄液検査) などの高価で侵襲的な方法に依存しています。
これらの検査は選ばれた医療機関に限定されており、経済的・手続き的に多大な負担が伴います。その結果、PET または CSF アミロイド検査が必要な候補者を特定するための、便利で使いやすいスクリーニング方法が熱心に模索されてきました。
これまでの研究では、認知機能検査、血液検査、脳画像検査などを用いて脳内のAβ蓄積の予測が試みられてきたが、この機械学習研究は「生物学的データ」と「ライフスタイルデータ」に焦点を当てた先駆的なアプローチとなっている。
機械学習の画期的な進歩
大分県立大学とエーザイ株式会社との共同研究により、脳内の Aβ の蓄積を予測できる先駆的な機械学習モデルが作成されました。このモデルの特徴は、リストバンド センサーからのデータを使用することであり、従来の認知テストや画像テストとは一線を画しています。
生物学的データとライフスタイルデータを活用したこの最先端のテクノロジーは、アルツハイマー病の早期スクリーニングに有望なソリューションを提供します。
アミロイドベータ（Aβ）の役割
アミロイド ベータ (Aβ) は、アルツハイマー病の発症において中心的な役割を果たすタンパク質です。 ADでは、臨床症状が明らかになるずっと前に、Aβが脳内に蓄積し始めます。この蓄積は重要な病理学的要因であり、治療介入の主要な標的となっています。
Aβ 蓄積を早期に検出することは、疾患の進行を遅らせたり軽減したりするためのタイムリーな医療介入を可能にするため、治療効果を最大限に高めるために不可欠です。
従来の検出方法
陽電子放出断層撮影法 (アミロイド PET) および脳脊髄液検査 (CSF 検査) は伝統的に、脳内の Aβ 蓄積を検出する主な手段でした。ただし、これらの方法にはいくつかの課題があります。
入手可能性が限られている: すべての医療機関がアミロイドの PET または CSF 検査を実施できるわけではないため、これらの診断ツールへのアクセスは限られています。
高額な費用: これらの検査は高額な場合があり、多くの患者にとって経済的な負担となっています。
侵襲性: PET および CSF アミロイド検査手順は侵襲的であり、患者にとって不快な場合があります。
革新的なアプローチ
大分大学とエーザイ株式会社が開発した革新的な機械学習モデルは、従来の検出方法からの大きな脱却を表しています。このアプローチは、リストバンド センサーからのデータを組み込むことにより、生物学的データとライフスタイル データを活用して脳内の Aβ 蓄積を予測します。
この技術革新は、アルツハイマー病のリスクがある個人を特定するための、よりアクセスしやすく、手頃な価格の、非侵襲的な手段を約束します。
ライフスタイルや運動不足、社会的孤立、睡眠障害、高血圧、糖尿病、心血管疾患などの病状を含むさまざまな危険因子がアルツハイマー病に影響を与えます。
これまでの研究は主に認知テストと画像テストに依存していましたが、この機械学習モデルでは、より広範囲の「生物学的データ」と「ライフスタイル データ」を考慮して予測能力を向上させています。